Lehr- und Forschungseinheit für Datenbanksysteme Ludwig-Maximilians-Universität München
Institut für Informatik
Lehr- und Forschungseinheit für Datenbanksysteme		 University of Munich
Institute for Computer Science
Database and Information Systems


Vorlesung Knowledge Discovery in Databases im 
WS 2004/05


Vorhergehende Jahre:
[ WS 03/04 | WS 02/03 | WS 00/01 | WS 99/00 ]

Veranstaltung Zeit Ort Beginn
Vorlesung Do,  08.00 - 11.00 Uhr Raum E 06 (Schellingstr. 3) 21.10.2004
Übung


 Mo, 12.00 - 14.00 Uhr
Mo, 14.00 - 16.00 Uhr
Di,  12.00 - 14.00 Uhr
Raum 1.27 (Oettingenstr. 67)
Raum 1.27 (Oettingenstr. 67)
Raum 112 (Theresienstr. 41)		 25.10.2004
25.10.2004
26.10.2004

Aktuelles


Inhalt:
Die in vielen Anwendungsgebieten stark angewachsenen Datenmengen machen eine manuelle Analyse der angefallenen Information zunehmend schwierig, wenn nicht sogar unmöglich. Gerade in Bereichen wie der Auswertung biologischer Meßverfahren (Gen-Sequenzierung, Micro-Array Verfahren ...) oder von Transaktionsdaten großer Telekomunikations- oder Netzbetreiber, ist eine Nutzung der Daten ohne die Zuhilfenahme computergestützter Verfahren nicht denkbar.
Mit der Lösung dieser Probleme beschäftigt sich daher das vergleichsweise junge Forschungsgebiet "Knowledge Discovery in Databases (KDD)". Es verbindet dabei Aspekte der Statistik, dem maschinellen Lernen, sowie der Datenbanksysteme und behandelt Methoden zur (semi-)automatischen Extraktion von gültigem, neuem und potentiell nützlichem Wissen aus großen Datenbanken. Der in diesem Zusammenhang häufig verwendete Begriff Data Mining bezieht sich dabei auf den grundlegenden Schritt im KDD-Prozeß, in dem die eigentliche Analyse der Daten durchgeführt wird.
Die Vorlesung gibt einen Überblick über die Grundlagen der wichtigsten KDD-Techniken. Dabei wird besonders auf die folgenden Teilgebiete eingegangen: Klassifikation, Clustering, Assozationsregeln,Outlier Detection und Trenderkennung.
Desweiteren werden spezielle Anwendungen wie KDD in Texten, biologischen Daten und Zeitreihen behandelt.
Zur Vertiefung der Vorlesung werden 2-stündige Übungen angeboten, in denen die vorgestellten Verfahren weiter erläutert und an praktischen Beispielen veranschaulicht werden.
 
- Umfang: 3 + 2 Semesterwochenstunden
- Vorlesung: Prof. Dr. Christian Böhm
- Vorkenntnisse: Vorlesung Datenbanksysteme I (wünschenswert)
- Übungen: Dr. Peer Kröger und Matthias Schubert
- Skript: Es wird ein Skript zur Vorlesung geben. Weitere Literatur wird in der Vorlesung angegeben.

Anmeldung zur Übung

Zum Scheinerwerb ist eine Anmeldung zum Übungsbetrieb notwendig.


Interesante Links zu JAVA:

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